Todavía no es posible predecir terremotos, pero el análisis de diferentes tipos de datos sísmicos permite a los científicos determinar dónde y cuándo se originó cada tipo de terremoto, y, por lo tanto, comprender mejor cuándo y dónde podría ocurrir un deslizamiento tectónico a través de terremotos dañinos. Decenas de miles de estaciones sísmicas en todo el mundo registran continuamente la actividad sísmica local, con un resultado que está mucho más allá de lo que los científicos pueden procesar. Aquí, investigadores de la Universidad Northwestern han llamado a más de 2, 000 ciudadanos científicos al rescate para el análisis colectivo de registros sísmicos, renderizado en formato audiovisual, a través del programa Detective de terremotos en la plataforma de ciencia abierta Zooniverse. Muestran que los ciudadanos son al menos tan precisos como el aprendizaje automático, e incluso puede identificar temblores tectónicos, que anteriormente solo era posible para profesionales capacitados. Los resultados se publican hoy en Fronteras en las ciencias de la tierra .

"Mi objetivo era recibir ayuda con la detección de estos eventos sísmicos especiales porque me sentí abrumado por la montaña de datos en rápido crecimiento que estaba investigando para mi investigación de doctorado, "dice la autora principal Vivian Tang, estudiante de posgrado en el Departamento de Ciencias de la Tierra y Planetarias de la Universidad Northwestern, Illlinois. "Con Zooniverse y el equipo de detectives de terremotos, proporcionamos a las personas de todo el mundo una forma sencilla y atractiva de contribuir a la investigación científica ".

Después de completar un tutorial y una sesión de práctica, A cada científico ciudadano se le pidió que escuchara una selección aleatoria de entre 2, 467 grabaciones capturadas por estaciones sísmicas en Alaska, parte de la matriz de estaciones de EE. UU. en América del Norte. Se mostraron trazos visuales junto con los datos de audio. Cada grabación correspondió a las 2 primeras, 000 segundos (pero acelerado 800 veces a frecuencias audibles) después de la llegada estimada a cada estación de las ondas superficiales de uno de los 30 grandes terremotos conocidos que ocurrieron en algún lugar del mundo entre 2013 y 2018. Cuando la onda de un terremoto lejano alcanza una ubicación sísmicamente activa como Alaska, donde la placa tectónica del Pacífico se desliza bajo la de América del Norte, puede desencadenar eventos sísmicos locales, como terremotos más pequeños o temblores tectónicos, que son series de miles de lentos, diminutas vibraciones en el interior de la corteza terrestre que pueden durar días o semanas. Los temblores se descubrieron por primera vez en 2001 y desde entonces se han convertido en un importante foco de estudio, porque nos muestran dónde ocurre el deslizamiento tectónico sin terremotos, sin embargo, se cree que desempeñan un papel en el origen de los terremotos.

Cada grabación fue presentada a diez ciudadanos diferentes, quien tuvo que catalogarlo como un terremoto, temblor, ruido de fondo, O ninguno de los anteriores. Aceleró, las grabaciones sísmicas de terremotos suenan típicamente como un portazo, mientras el temblor suena como un tren que pasa sobre las vías del tren, y el ruido de fondo puede sonar como el silbido del viento, papel de aluminio arrugado, o radio estática. Los investigadores utilizaron el número de ciudadanos que estaban de acuerdo en cada clasificación como una medida del grado de consenso. Una selección del conjunto de datos también fue clasificada por sismólogos capacitados entre los autores, mientras que el resultado de un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado específicamente por ellos para identificar terremotos se utilizó como punto de referencia para el desempeño de los ciudadanos. La inteligencia artificial aún no ha podido identificar el temblor tectónico, que hasta el presente estudio donde los ciudadanos dominaban con éxito esta tarea, sólo podía ser reconocido dentro de los datos sísmicos por los sismólogos.

Los ciudadanos tomaron una decisión colectiva para el 91% de las grabaciones probadas. Hubo más consenso al clasificar los terremotos (el 74% de las grabaciones con esta decisión colectiva alcanzó el umbral preestablecido del 40% de votos para la clasificación mayoritaria) que para el temblor (51%) y el ruido de fondo (66%). Cuando se comparó su decisión colectiva con la clasificación correcta, según lo determinen los científicos profesionales, los ciudadanos fueron colectivamente 85% precisos en la identificación de terremotos, mayor que el 76% de precisión del algoritmo de aprendizaje automático.

Los autores concluyen que los científicos ciudadanos pueden hacer una contribución importante a la sismología, permitir que los científicos procesen muchos más datos de los que podrían hacerlo por sí mismos, ayudándoles así a comprender mejor los procesos en las profundidades de la corteza terrestre y pronosticar terremotos con mayor precisión. La capacidad de los ciudadanos para identificar temblores colectivamente, que la inteligencia artificial aún no puede hacer, será especialmente valioso para el campo.

"Earthquake Detective puede ser un recurso para otros investigadores en este campo que estén interesados ​​en recibir información de un grupo impresionante de científicos voluntarios. Recomendamos encarecidamente a estos investigadores que nos señalen los sismogramas que les gustaría ver clasificados, para que podamos incluirlos en Earthquake Detective, y devolver las clasificaciones de voluntarios a los investigadores, "dice Tang.